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Hybrid in-vehicle background noise Reduction for Robust Speech Recognition:The Possibilities of Next Generation 5G Data Networks

引用

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 4659-4676页

作者： Radek Martinek Jan Baros Rene Jaros Lukas Danys Jan Nedoma VSB-Technical University of Ostrava Faculty of Electrical Engineering and Computer ScienceDepartment of Cybernetics and Biomedical Engineering70800Ostrava-PorubaCzechia VSB Technical University of Ostrava Faculty of Electrical Engineering and Computer ScienceDepartment of Telecommunications70800Ostrava-PorubaCzechia

This pilot study focuses on employment of hybrid LMS-ICA system for in-vehicle background noise *** vehicles are nowadays increasingly supporting voice commands,which are one of the pillars of autonomous and SMART *** speaker recognition for context-aware in-vehicle applications is limited to a certain extent by in-vehicle back-ground *** article presents the new concept of a hybrid system which is implemented as a virtual *** highly modular concept of the virtual car used in combination with real recordings of various driving scenarios enables effective testing of the investigated methods of in-vehicle background noise *** study also presents a unique concept of an adaptive system using intelligent clusters of distributed next generation 5G data networks,which allows the exchange of interference information and/or optimal hybrid algorithm settings between individual *** average,the unfiltered voice commands were successfully recognized in 29.34%of all scenarios,while the LMS reached up to 71.81%,and LMS-ICA hybrid improved the performance further to 73.03%.

关键词： 5G noise reduction hybrid algorithms speech recognition 5G data networks in-vehicle background noise

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